WEB 3.0Internet of things

ELIFAS FERREIRA 12.110.060-6FELIPE POZEBON 12.210.139-0GUILHERME LAVIERI 12.110.597-7RENATO HIROTA 12.108.456-4

FEI Engenharia de produção 1º Semestre 2013

Valor da informação

Business Inteligence

Cloud Storage

Data Mining

Aprisionamento no sistema

Batalha das redes

REMIX

Cultura Digital

Web 3.0

AGENDA

Estratégia de sobrevivência das empresas

Valor da Informacao

Fonte: www.tenfour.com.br

Usuários adicionam valor para as redes e empresas

Informações certas para tomada de decisões

Atualização e agilidade na informação como fator de sucesso (sistemas de gestão de informação)

Valor da Informacao

Fonte: http://www.igec.com.br

É consolidar as informações de valor para tomada de decisões

Business IntelligenceO que é?

Fonte: http://socialmedianowadays.blogspot.com.br/2013/04/bi-business-intelligence-voltado.html

Cloud storageEnergia elétrica

Cloud storageInternet

Cloud storage

Informação commodity Mecamismo de entrega de dados executados de

forma descentralizada

Modelo mais eficiente por: Ser mais barato Ser mais rápido Operados por especialistas

DATA MININGDefinição

“Mineração de dados é a aplicação de algorítimos específicos para a extração de padrões do banco de dados […]”

(FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, 1996 .p 3,tradução nossa )

DATA MININGProcesso KDD

FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases 1996

DATA MININGAplicações

Processo de tomada de decisão

Árvore de decisão

DATA MININGÁrvore de decisão

R-Squared: 0.72

Standard Error: 24.21

Observations: 50

Coef SE Sig

Intercept 25 2 0

X1 20 1 0

X2 10 4 0.01

DATA MININGAnálise de regressão

Uma variável Duas variáveis

DATA MININGAglomeração

Definir critérios a serem avaliados

Identificar grupos Definir os limites

de cada grupo

Dados não homogênios nem muito dispersos

DATA MININGSegmentação

Geográfica Região Cidade Densidade Clima

Demográfica Idade Tamanho da família Ciclo de vida da família Idade Renda Ocupação Educação Religião Raça Geração Nacionalidade Classe social

Psicográfico Estilo de vida Personalidade

Comportamental Ocasião Benefícios Status do usuário Taxa de uso Atitude em relação ao produto Lealdade Protidão

DATA MININGAnálise de associação

DATA MININGAnálise de associação

Data MiningCase

A partir de: Número de identificação Palavras-chave de busca

Repórteres descobriram: Nome Endereço Número de telefone Estado civil

Data MiningCase

Tendo as seguintes informações: Número de identificação Nome Usuário Fotos do perfil e capa Sexo Redes

Quais informações poderiam ser obtidas através de aplicativos para o Facebook?

DATA MININGCase

Social data mining Grupo Engenharia de produção na FEI

DATA MININGData brokers

APRISIONAMENTO NO SISTEMA (LOCK-IN)

Dependência gerada por alguma opção previamente tomada;

Dificuldade para realizar a troca: Custos; Tecnologia; Contratos; Conhecimento específico.

APRISIONAMENTO NO SISTEMA (LOCK-IN)

APRISIONAMENTO NO SISTEMA (LOCK-IN)

Cite exemplos de Lock-in, comuns no seu dia-a-dia:

THE FUTURE OF THE INTERNET AND HOW TO STOP IT

Jonathan Zittrain Internet Law Governança de Internet Propriedade intelectual Censura

The Battles

BATTLE OF THE BOXES

BATTLE OF THE BOXES

BATTLE OF THE NETWORKS

• “Rede” de 2 computadores• Redes para comunicação entre computadores

de mesma localidade• Restrições de acesso por empresas

BATTLE OF THE NETWORKS

THE GENERATIVE PATTERN

Remix

-EducationUniversity of Pennsylvania, Philadelphia, PAB.A. Economics, B.S. Management (Wharton), 1983.

-Employment and PositionsHarvard University, Cambridge, MAStanford Law School, Stanford, CA

-BoardsCreative Commons, San Francisco, CA,

-Honors and AwardsFastcase 50 Award WinnerHonorary Doctorate, University of AmsterdamAmerican Philosophical Society, Philadelphia, PA

-Books/Articles7 books - Remix: Making Art and Commerce Thrive in the HybridEconomy,97 articles

Lawrence Lessig

Em REMIX, Lawrence Lessig explicita uma visão muito doce e pertinente dos produtores culturais do nosso tempo. Uma visão cuidadosa sobre o que podemos fazer para que uma geração não seja considerada criminosa por seus hábitos culturais de produção em rede.

Visão de Lessig

Economias comerciais

constroem valores com

dinheiro em seu

núcleo.

Cultura Read-Only

Economias que compartilham

construir valor, ignorando dinheiro.

Cultura Read-Write

ECONOMIA READ ONLY

(RO)

ECONOMIA READ WRITE

(RW)

ECONOMIA HÍBRIDA

- Economia que se baseia tanto na partilha quanto na economias;- Uma agrega valor a outra;- Tendencia dominar a arquitetura para o comércio na web.

Economia Híbrida

CÓPIA REMIX

PROFESSIONAL FAIR

AMADOR FAIR FREE

Cópia vs RemixProfissional vs Amador

Ciberativismo

É uma forma de ativismo realizado através de meios eletrônicos, como a informática e a internet. Na visão dos que o praticam, o ciberativismo é uma alternativa aos meios de comunicação de massa tradicionais, permitindo-lhes "driblar" o monopólio da opinião pública por estes meios, ter mais liberdade e causar mais impacto, ou é apenas uma forma de expressar suas opiniões.

Ciberativismo

http://naofoiacidente.org/blog/ http://www.facebook.com/EuQueroORenanFora

Videos

Web 3.0

Fonte: ecrimeexpertblog.wordpress.com

WEB 1.0 Comunicação Read only

WEB 2.0 Read and write

WEB 3.0 Acesso móvel à todos os dados

WEB 3.0Web Semântica

Interpretação do contexto da busca

Capacidade de conhecimento do usuário

Encontrar respostas mais precisas

Fonte: www.glasbergen.com

“The more people who use the new services, the more powerful those services become.”Wade Roush - Technology Review senior editor

WEB 3.0Social Machines - Computing means

connecting

WEB 3.0Mobile Resource Management

- Recurso de Gerenciamento de frota via Celular/Aplicativo

- Consumo de combustíveis e pneus;

- Controle sobre locais visitados;

- Tempo de permanência;

- Deslocamento;

- Excesso de velocidade;

- Agendamento de revisões;

Dúvidas

Bibliografia

CARR, N. The Big Switch: Rewiring the World, from Edison to Google. W. W. Norton, [S.I.], 2008

FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases,AI MAGAZINE,[S.I.],1996

NEILL J. Multiple Linear Regression I, Canberra, 2013. Disponível em: <http://goo.gl/CeBsv>. Acesso em: 22 mai. 2013.

ZITTRAIN J. The Future of the Internet and How to Stop It. Virginia, 2008

KOTLER P. Marketing Management, 12th ed. [S.I.]: Pearson Prentice Hall, 2006. ISBN 0-13-145757-8.